1. 起因
之前的代碼(單細胞分析實錄(17): 非負矩陣分解(NMF)代碼演示)沒有涉及到python語法，只有4個python命令行，就跟Linux下面的ls grep一樣的。然鵝，有幾個小伙伴不會命令行，所以我決定再改寫一下，把命令行都放到R下面運行。
2. 嘗試
2.1 一開始，我的想法是教大家在R里面調用python，需要提前下載好anaconda和一些python包
然而想了想在Windows上安裝python包可能對大家不是很友好，有些包很難裝，我之前也弄了很久。考慮到這次更新是針對桌面版Rstudio用戶，故沒有采用。
2.2 最終，我采用的方案是，使用Rstudio Server，也就是網頁版Rstudio
這樣做有幾個好處：
- 直接和雲服務器連接，服務器下載python包和R包都很容易（雲服務器剛買，下血本）
- 我提前配置好運行環境，用戶只需上傳數據，分析數據，下載數據即可。
代碼方面也更加簡化：
- 我盡量減少了人工處理的時間，主要分析代碼只有兩行
如果你之前在我這兒拿過代碼，可以直接找我要更新的代碼。此外，如果因為之前的代碼涉及命令行，你操作起來有困難，可以找我開Rstudio Server的賬戶 (高端玩家就別了，服務器配置比較低，就夠幾個人用的那種)。
3. 注意
- 我會提前安裝可能用到的R包，所以不用重復安裝，直接library就可以
- 請大家及時下載結果文件，以免丟失；也請大家在做完分析后，刪除表達數據，服務器存儲空間不是很大
- 每個賬號只保留半個月時間，若想再次使用，可以聯系我再開一個賬號
- 有任何問題可以微信或者郵箱問我
接下來簡單介紹一下，使用方法
登錄
打開我給你的鏈接，輸入用戶名和密碼即可登錄
之后就可以看見Rstudio的界面了
然后確保你的家目錄下面有圖中框出來的幾個文件，並點擊進入count_data文件夾
上傳數據
點擊upload上傳數據
運行代碼
主要是3.R中的step1和step2兩個函數
library(reticulate)
use_condaenv(condaenv = "cnmf_env", required = T,conda = "/home/hsy/miniconda3/bin/conda")
py_config() #如果顯示cnmf_env環境里面的python就OK
source("1.R")
step1(dir_input = "count_data",dir_output = "res1",k=3:5,iteration = 50) #這里為了演示方便，取值都比較小
source("2.R")
step2(dir_input = "res1",dir_output = "res2",dir_count = "count_data",usage_filter = 0.03,top_gene = 30,cor_min = 0,cor_max = 0.6)
查看結果
step2之后，會在res2文件夾中生成結果文件
sampleID_program.usage.norm.txt和sampleID_program.Zscore.txt
是NMF分解表達矩陣得到的兩個矩陣
program_topngene.txt
這是所有program的前幾十個基因，一般會放到文件附表
program_pearson_cor.complete.heatmap.pdf
program之間的相關性熱圖
cor_heatmap_data.txt
用來畫上圖的數據
program_topngene_enrichment.xlsx
program_topngene_enrichment_order.csv
這兩個都是對program前幾十個基因的富集分析結果，這兩個文件可以用來輔助我們理解program，其中第二個文件和相關性熱圖的順序一致，看起來更方便
sampleID_program_gene.heatmap.pdf
用來驗證在這個樣本中，program找得對不對，其實就是看program的表達，一般看program的前幾十個基因
sampleID_data_heatmap.txt
用來畫上面那個熱圖的數據
program之間的相關性熱圖
某個樣本中program的表達
下載結果
選中你想導出的文件，點擊more，再點擊Export就可以了
至此，公眾號僅有的兩篇付費教程都已更新完畢~
因水平有限，有錯誤的地方，歡迎批評指正！